Оценка кредитного риска банка и пути его снижения (на примере отделения ОАО «Белагропромбанк» г.Глубокое)

С заемщиками 2—3 группы банки должны строить более жесткие взаимоотношения, в частности, вводить обязательность залога, гарантий, проверок обеспеченности ссуд, строгое ограничение объема кредитов плановыми размерами, повышенную ответственность за нарушение условий кредитования, применение механизма оперативного взыскания кредита.

В странах с развитой рыночной экономикой ориентиром оценки риска отдельного клиента служит аналогичная схема, так называемая кредитная котировка предприятий банком. Она составляется на основе объема оборота предприятия, его кредитной и платежной оценок, качества подписи («имиджа»). Из количественного анализа выводится качественная оценка, позволяющая отнести предприятие к одной из шести групп: государственное, зарубежное, «хорошее», предприятие, испытывающее трудности, предприятие, находящееся в частичном управлении банком (в связи с испытываемыми трудностями), «некотируемое» предприятие. На основании этой оценки банки строят кредитные отношения с клиентом, судят о степени риска данного клиента, а также управляют рисками.

1.3. Методы оценки  кредитных рисков банка

Наиболее распространенной мерой риска является дисперсия (или стандартное отклонение) прибылей. Однако при анализе кредитного портфеля такая мера не достаточно эффективна. Во-первых, анализ дисперсии дает хорошие результаты лишь в случае, если  прибыль/убытки распределены  нормально. Нормальный закон устойчив по своим параметрам, поэтому дисперсия – удобный инструмент анализа: при анализе риска портфеля, при слиянии нескольких портфелей дисперсии просто складываются. Однако прибыль/убытки кредитного портфеля не подчиняются нормальному закону распределения. Прибыль/убытки кредитного портфеля будут асимптотически нормальными только лишь, если  кредиты предоставлены достаточно большому числу заемщиков (что выполняется для крупных банков) и если банкротства компаний независимы (что в реальной жизни не верно).

Во-вторых, дисперсия (СКО) – симметричная мера риска, а при анализе кредитного портфеля исследователя больше интересует риск получения убытков, то есть аналитик концентрирует свое внимание лишь на левом «хвосте» функции вероятности распределения прибылей/убытков. Кроме того, прибыль портфеля ограничена сверху и достигает своего максимального значения при своевременном выполнении обязательств всеми заемщиками. В связи с этим в данной модели предлагается оценивать риск, базируясь на концепции VAR.

При анализе кредитного риска портфеля возможен двоякий подход к этой мере риска. С одной стороны, руководством банка может быть установлена доверительная вероятность крупных потерь. Тогда  при анализе портфеля определяется уровень потерь, соответствующих данной вероятности и  делается вывод о приемлемости таких потерь по формуле (1.1)[11, с. 23].

 ,                                         (1.1)

где  inf(·) – наименьшая грань;

kV – квантиль функции распределения вероятности прибыли, соответствующая доверительному уровню α.

α – доверительная вероятность;

С другой стороны, руководство может фиксировать максимально допустимый уровень потерь по портфелю кредитов, позволяющий банку выполнить все свои обязательства. В этом случае при анализе портфеля ищется вероятность того, что потери превзойдут установленный лимит, и принимается решение о допустимости такой вероятности.

                                          (1.2)

Критерии устойчивости коммерческого банка жестко регламентированы Национальным Банком Республики Беларусь. Существуют различные международные положения (например, Базельского комитета), не обязательные для исполнения, но желательные, особенно, если банк работает на международном уровне. Таким образом, в модели в качестве меры риска принимается вероятность превышения потерями кредитного портфеля установленного порогового значения.

В модели предлагается найти оптимальные объемы предоставляемых кредитов, максимизирующих ожидаемую прибыль банка от всего портфеля, но при этом удовлетворяющих следующим условиям:

1. Вероятность получения убытков выше определенного уровня не должна превышать установленного значения.
2. Объем каждого кредита не должен превышать установленного норматива.
3. Общая сумма выданных кредитов не должна превышать порога устойчивости банка.

Таким образом, модель имеет вид:

 

                                     (1.3)

                                           (1.4)

;                                               (1.5)

;                                                     (1.6)

                                             (1.7)

,                                                       (1.8)

где N – число кредитов, вошедших в портфель банка;

Si – размер i-го кредита (i=1...N); при этом сумма кредита не непрерывная величина. Банковский кредит выдается лотами. Объем одного лота определяется внутренними документами каждого банка. Под суммой кредита понимается число выданных лотов. Поэтому Si – натуральное число.

Vp – прибыль кредитного портфеля.

VAR – максимально допустимый уровень потерь за определенное время, установленный правлением банка. В данной модели предлагается задавать границу потерь таким образом, чтобы собственный капитал банка не сократился более чем на 30% за квартал;

α* – пороговая вероятность превышения потерями установленного лимита, значение этой вероятности устанавливается руководством банка. В зависимости от степени надежности банка и его отношения к риску могут выбираться различные уровни доверительной вероятности. Согласно современным требованием Базельского комитета, уровень надежности должен быть не менее 99%, то есть вероятность катастрофических для банка потерь не должна превосходить 1%;

Zi – ограничение объема средств, выданных одному заемщику. Данное ограничение определяется как минимальное значение из установленного банком лимита на одного заемщика и требуемой i-му заемщику суммы кредита.

Z* – ограничение, наложенное на общий объем предоставленных банком кредитов. [12, с. 212-215]

Большинство успешных исследований в этой сфере выполнялись с помощью пошагового дискриминационного анализа. Например, модель Альтмана была построена этим методом на выборке из 66 компаний – 33 успешных и 33 банкротов. [12, с. 280]

Первая версия модели включала 22 предположительно значимых коэффициента, полученных из данных финансовой отчетности. Коэффициент, имеющий наименьшую статистическую значимость, отбрасывался, после чего построение модели и анализ статистической значимости коэффициентов повторялись. Когда число коэффициентов уменьшилось с пяти до четырех, статистическая достоверность модели резко снизилась, что заставило Альтмана сделать вывод о том, что вариант с пятью коэффициентами является предпочтительным.

Модель предсказывает точно в 95% случаев. Общий вид модели:

 

 ,                                   (1.9)

где   ,                                                            (1.10)

,                                         (1.11)       

,                                         (1.12)   

,                   (1.13)

,                                                                          (1.14)

При Z < 2.675 наступление неплатежеспособности неизбежно.

Кредитный риск можно оценить с помощью модели Фулмера [13, с. 290]. Средний размер совокупных активов фирм в выборке Фулмера – 455 тысяч долларов. Начальная версия модели включала 40 коэффициентов. Модель предсказывает точно в 98% случаев на год вперед и в 81% случаев на два года вперед. Общий вид модели:

,               (1.15)

где   ,                              (1.16)

,                                                                     (1.17)

,                                                              (1.18)

,                                                               (1.20)

,                                                                    (1.21)

,              (1.22)

,    (1.23)

, (1.22)

                                   (1.23)

Наступление платежеспособности неизбежно при H < 0.

Модель Альтмана включает показатель рыночной капитализации акций и, таким образом, применима только к компаниям, на акции которых существует публичный рынок. Американская компания, желающая выпустить акции в публичное обращение, обязана иметь годовой объем реализации не менее 15 миллионов долларов. С учетом того, что оборачиваемость активов в большинстве отраслей американской экономики находится в пределах 0,9 – 1,9, это означает, что минимальный размер активов такой фирмы составляет около восьми миллионов долларов.

Модель Фулмера построена по выборке из гораздо меньших фирм (средний размер активов – 455,000 долларов) и не содержит показателей рыночной капитализации.

Рассмотренные модели являются теоретическими. Они разрабатывались на основе статистических данных по организациям – банкротам в США. В условиях белорусской экономики данные модели, к сожалению, не применимы. Модели создавались на основе анализа компаний в других макроэкономических и политических условиях, к тому же, каждый множитель имеет индекс, который был подсчитан для вполне конкретных отраслей и страны. Оценку вероятности банкротства можно произвести путем агрегирования нескольких показателей в один индекс, например ликвидность, уровень достаточности СОС, и прочих. В белорусских коммерческих банках оценка вероятности банкротства кредитополучателя не проводится. Прежде всего потому, что регулятор – Национальный банк – в инструкциях, касающихся методов управления рисками, не предписывает банкам анализировать вероятность дефолта заемщика. Основной действующий документ в сфере анализа банковских рисков в республике Беларусь – постановление правления Национального банка Республики Беларусь от 28 сентября 2006 г. № 137, утверждающее инструкцию о нормативах безопасного функционирования для банков и небанковских кредитно-финансовых организаций. В соответствии с упомянутой инструкцией банкам предписывается выполнения ряда нормативов ограничения кредитных рисков (норматив максимального размера кредитного риска на одного должника, норматив максимального размера кредитного риска на одного инсайдера – физическое лицо и  
взаимосвязанных с ним физических/юридических лиц; норматив максимального размера кредитного риска по средствам, размещенным в странах, не входящих в группу "A" и пр.) Наряду с выполнением предписанных нормативов коммерческие банки в рамках своих локальных нормативных актов разрабатывают собственные методики оценки и мониторинга кредитных рисков. Применяемые в практике ОАО «Белагропромбанка» методы оценки банковских рисков рассмотрены в следующем разделе данной работы.

Таким образом, кредитный риск - это возможное падение прибыли банка и даже потеря части акционерного капитала в результате неспособности заемщика погашать и обслуживать долг (выплачивать проценты). Наиболее важными элементами, положенными в основу классификации банковских рисков, являются:

• тип, или вид, коммерческого банка;
• сфера возникновения и влияния банковского риска;
• состав клиентов банка;
• метод расчета риска;
• степень банковского риска;
• распределение риска во времени;
• характер учета риска;
• возможность управления банковскими рисками;
• средства управления рисками.

Минимизация риска – это принятие мер по поддержанию риска на уровне, не угрожающем интересам кредиторов и вкладчиков, устойчивости банка. Этот процесс управления включает в себя: прогнозирование рисков, определение их вероятных размеров и последствий, разработку и реализацию мероприятий по предотвращению или минимизации связанных с ними потерь.

В модели оценки кредитного риска, рассмотренной в данной главе предлагается найти оптимальные объемы предоставляемых кредитов, максимизирующих ожидаемую прибыль банка от всего портфеля, но при этом удовлетворяющих следующим условиям:

• Вероятность получения убытков выше определенного уровня не должна превышать установленного значения.
• Объем каждого кредита не должен превышать установленного норматива.
• Общая сумма выданных кредитов не должна превышать порога устойчивости банка.

 

 

 

2 АНАЛИЗ КРЕДИТНЫХ РИСКОВ  НА ПРИМЕРЕ ОТДЕЛЕНИЯ ОАО «БЕЛАГРОПРОМБАНК» Г.ГЛУБОКОЕ

2.1 Анализ величины активов, подверженных кредитному риску 

В соответствии с Положением об управлении кредитным риском проводится оценка и определение уровня кредитного риска.

Для оценки (измерения) степени кредитного риска банком используются следующие методы:

• нормативный;
• аналитический;
• комплексный;

При расчете достаточности нормативного капитала банка определяется сумма активов, подверженных кредитному риску по степени риска согласно Инструкции о нормативах безопасного функционирования для банков и небанковских кредитно-финансовых организаций [14, с.5].